Дефинисане су вештачке неуронске мреже (АНН)
Вештачке неуронске мреже (АНН) су делови рачунарског система дизајнирани да симулирају начин на који људски мозак анализира и обрађује информације. Они су темељи умјетне интелигенције (АИ) и рјешавају проблеме који би се показали немогућим или тешким људским или статистичким стандардима. АНН имају могућности само-учења које им омогућавају да постигну боље резултате са више података.
Разбијање умјетних неуронских мрежа (АНН)
Умјетне неуронске мреже (АНН) трасе пут за развој апликација које мијењају живот за употребу у свим секторима економије. Платформе вештачке интелигенције (АИ) које су изграђене на АНН-у нарушавају традиционални начин обављања ствари. Од превођења веб страница на друге језике до виртуалног помоћника који наручује намирнице путем интернета до разговора са цхатботовима за рјешавање проблема, АИ платформе поједностављују трансакције и чине услуге доступнима свима по занемарљивим трошковима.
Како систем функционише?
Вештачке неуронске мреже су изграђене попут људског мозга, са неуронским чворовима међусобно повезаних попут мреже. Људски мозак има стотине милијарди ћелија које се називају неурони. Сваки неурон састоји се од ћелијског тела које је одговорно за обраду информација носећи информације према (улазима) и даље (излазима) од мозга. АНН има стотине или хиљаде вештачких неурона који се називају процесне јединице, које су међусобно повезане чворовима. Ове процесне јединице чине улазне и излазне јединице. Улазне јединице примају различите форме и структуре информација засноване на унутрашњем систему пондерирања, а неуронска мрежа покушава сазнати информације које су представљене да би произвеле један излазни извештај. Баш као што су људима потребна правила и смернице за постизање резултата или резултата, тако и АНН-ови користе скуп правила учења која се називају бацкпропагатион, скраћеница за уназад ширење грешке како би усавршили своје резултате.
АНН у почетку пролази кроз фазу тренинга где учи да препознаје обрасце у подацима, било визуелно, слушно или текстуално. Током ове надгледане фазе, мрежа упоређује свој стварни излаз произведен са оним што је требало да произведе, тј. Жељени излаз. Разлика између оба исхода прилагођава се употребом унапредјења. То значи да мрежа ради уназад прелазећи од излазне јединице до улазних јединица да би прилагодила тежину својих веза између јединица све док разлика између стварног и жељеног исхода не створи најмању могућу грешку.
Током фазе обуке и супервизије, АНН се подучава шта треба тражити и какав би требао бити њен исход, користећи Да / Не типове питања са бинарним бројевима. На пример, банка која жели на време да открије превару са кредитном картицом може имати четири улазне јединице које су храњене следећим питањима: (1) Да ли је трансакција у другој земљи у којој је корисник у земљи? (2) Да ли је веб локација на којој се картица користи код придружених компанија или земаља на листи за надзор банке? (3) Да ли је износ трансакције већи од 2.000 УСД? (4) Да ли је име на рачуну за трансакцију исто као име власника картице? Банка жели да одговори "откривене преваре" буду Да Да Не Не, што би у бинарном формату било 1 1 1 0. Ако је стварни излаз мреже 1 0 1 0, она прилагођава своје резултате све док не постигне излаз који се поклапа са 1 1 1 0. Након обуке рачунарски систем може упозорити банку на чекању лажних трансакција, штедећи банку пуно новца.
Практична примена
Вештачке неуронске мреже примењене су у свим областима операције. Даваоци услуга е-поште користе АНН за откривање и брисање нежељене поште из пристигле поште корисника; менаџери имовине користе га за предвиђање правца акција компаније; Фирме за кредитни рејтинг користе га за побољшање својих метода бодовања; платформе за е-трговину користе га за прилагођавање препорука својој публици; са АНН су развијени цхатботови за обраду природног језика; алгоритми дубоког учења користе АНН да би предвидјели вероватноћу за догађај; а листа АНН инкорпорације се наставља у више сектора, индустрија и земаља.
Упоредите инвестиционе рачуне Име добављача Опис Откривање оглашивача × Понуде које се појављују у овој табели су од партнерстава од којих Инвестопедиа прима накнаду.